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学习了TensorBoard的使用，收益匪浅。部分参考来自iioSnail，Pytorch中文手册
一、什么是TensorBoard
TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。它通过运行一个本地服务器，来监听6006端口。在浏览器发出请求时，分析训练时记录的数据，绘制训练过程中的图像。
简单的来说，TensorBoard就是一个可视化展示结果的平台！！！
二、如何在Pytorch中使用Tensorboard
Pytorch中使用Tensorboard主要使用了四个API：
SummaryWriter:这个用来建立一个文件（可以叫log）。当TensorBoard面板查看时，就是选择的这个文件（log）进行查看。
add_XXXX：可以向文件（log）里面添加数据。例如add_scalar可以添加折线图。add_image可以添加图片等等
close：当训练结束的时候，可以通过close方法来结束log的写入。
具体过程：
- 首先导入Tensorboard它存在于：
- 需要new一个SummaryWriter对象
- 接下来使用add_scalar来做折线图（作为add_XXXX）的例子
- 将图片展示在TensorBoard中
在new之前我们可以先看一下SummaryWriter的文档
在这里面可以看到
SummaryWriter作为一个类需要的基本的东西为log_dirlog_dir的作用是将运行代码之后的结果放入到这个文件夹中。在注释里面的Example中给我们展示了如何使用log_dirnew了一个write之后，运行之后，该项目的目录下面会出现一个新的文件夹和运行结果
所展示的结果和注释文档中是一致的。
先来看一下add_scalar方法的官方文档
tag可以理解成这个曲线图像的名字scalar_value可以理解成y坐标的值global_step可以理解成横坐标的值举一个简单的例子：
出现的结果如下所示：
可以看到该折线图的名称为：y=x
x轴的值为0到100；y轴的值为0到100
再举一个难一点的例子：
出现的结果如下图所示：
看到左边有smoothing的选项，这是可以对数据做出平滑处理。浅色的线是原本数据的线，深色的线是经过smoothing之后得到结果的线。
add_image是将图片展示在TensorBoard里面首先查看一下官方文档：
tag表示要展现的图的名称img_tensor是图像。（注意！！这里的图像有格式限制，详情查看注释里面的Args）global_step表示有几个图片，或者说是步长都可。dataformats是为了对不同的图像有着不同的格式，常见的有“HWC”、“CHW“等
- 作者:JucanaYu
- 链接:https://jucanayu.top/article/91aa8f56-2690-49b3-8dba-6acfebdeab06
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
